Pustaka Akal Imitasioleh Reza SyahputraPeta interaktif
Dari gagasan “mesin berpikir” pada 1950 sampai laporan keselamatan AI internasional 2026: tonggak riset, model, risiko, dan tata kelola, masing-masing bertanggal dan bersumber.
Tonggak dipilih demi kejelasan, bukan kelengkapan, dan ringkasannya ditulis ulang dari sumber yang tercantum. Untuk perkiraan waktu atau penilaian risiko, yang ditampilkan adalah pandangan pihak tertentu, bukan fakta. Ada yang keliru atau terlewat? Usulkan perbaikan di GitHub.
31 tonggak
Klik sebuah titik untuk membaca ringkasan dan sumbernya. Saat sebuah titik terfokus, tombol panah kiri dan kanan berpindah ke tonggak berikutnya.
Pilih sebuah titik pada linimasa untuk melihat detailnya di sini.
Isi yang sama dalam bentuk daftar, termasuk untuk pembaca layar dan saat JavaScript tidak aktif.
Alan Turing menerbitkan makalah “Computing Machinery and Intelligence” di jurnal Mind. Ia mengganti pertanyaan yang kabur itu dengan uji perilaku yang kemudian dikenal sebagai Turing test (permainan peniruan), dan membahas keberatan-keberatan terhadap kemungkinan mesin cerdas.
Tokoh dan lembaga: Alan Turing
Proposal bertanggal 31 Agustus 1955 dari John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, dan Claude Shannon mengusulkan penelitian musim panas 1956 di Dartmouth College dengan dugaan bahwa setiap aspek pembelajaran atau kecerdasan dapat dijelaskan setepat itu sehingga mesin dapat menirunya. Proposal inilah yang memperkenalkan istilah “artificial intelligence”.
Tokoh dan lembaga: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, Claude Shannon
I. J. Good menulis bahwa mesin yang melampaui semua kegiatan intelektual manusia juga akan mampu merancang mesin yang lebih baik lagi, sehingga terjadi “ledakan kecerdasan”. Menurutnya mesin ultracerdas pertama adalah penemuan terakhir yang perlu dibuat manusia, asalkan cukup patuh untuk diberi tahu cara mengendalikannya. Ini gagasan awal yang kelak melahirkan perdebatan tentang superintelligence. Makalah dimuat di Advances in Computers vol. 6 (umumnya ditulis 1965; sebagian daftar pustaka mencatat 1966).
Tokoh dan lembaga: I. J. Good
Dalam makalah untuk simposium Vision-21 milik NASA, Vernor Vinge memperkirakan bahwa kecerdasan melampaui manusia dapat tercipta dalam sekitar tiga puluh tahun, dan menyebut titik sesudahnya sebagai singularitas yang sulit diprediksi. Perkiraan waktu ini adalah pandangan penulisnya pada 1993, bukan fakta.
Tokoh dan lembaga: Vernor Vinge, NASA Lewis Research Center
Pada Mei 1997 sistem catur IBM, Deep Blue, menang 3,5–2,5 atas Garry Kasparov dalam pertandingan enam game berkontrol waktu standar. IBM mencatatnya sebagai kali pertama sebuah sistem komputer mengalahkan juara dunia catur yang sedang bertakhta. Deep Blue memakai 32 prosesor yang mengevaluasi sekitar 200 juta posisi per detik.
Tokoh dan lembaga: IBM, Garry Kasparov
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, dan Geoffrey Hinton melatih jaringan konvolusi besar (sekitar 60 juta parameter) di GPU untuk mengklasifikasikan sekitar 1,3 juta gambar ImageNet ke 1.000 kelas, dengan galat jauh lebih rendah daripada hasil terbaik sebelumnya. Hasil ini sering disebut sebagai titik balik pembelajaran mendalam (deep learning).
Tokoh dan lembaga: Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton
Buku Nick Bostrom (Future of Humanity Institute, Universitas Oxford) menelaah bagaimana superintelligence bisa tercipta, seperti apa motivasinya, dan mengapa mengendalikannya sulit. Ia juga mengajukan strategi agar tujuan sistem seperti itu bermanfaat bagi manusia. Buku ini menjadi rujukan utama perdebatan risiko AI tingkat lanjut. Terbit di Inggris pada Juli 2014 (di AS sekitar September).
Tokoh dan lembaga: Nick Bostrom, Future of Humanity Institute, Oxford University Press
Makalah DeepMind di Nature (Januari 2016) memperkenalkan AlphaGo yang menggabungkan jaringan saraf dalam, pencarian pohon, pembelajaran dari permainan manusia, dan pembelajaran penguatan dari bermain melawan dirinya sendiri; sistem ini mengalahkan juara Eropa Fan Hui 5–0. Pada 9–15 Maret 2016 di Seoul, AlphaGo menang 4–1 atas Lee Sedol, pemain profesional 9 dan.
Tokoh dan lembaga: DeepMind, David Silver, Demis Hassabis, Lee Sedol
Dario Amodei, Chris Olah, Jacob Steinhardt, Paul Christiano, John Schulman, dan Dan Mané merumuskan lima masalah keselamatan yang konkret dan dapat diteliti: efek samping yang tak diinginkan, peretasan fungsi imbalan (reward hacking), pengawasan yang dapat diskalakan, eksplorasi yang aman, dan pergeseran distribusi. Makalah ini membantu memindahkan keselamatan AI dari spekulasi ke agenda riset empiris.
Tokoh dan lembaga: Dario Amodei, Chris Olah, Jacob Steinhardt, Paul Christiano, John Schulman, Dan Mané
Ashish Vaswani dan tujuh rekan penulis mengusulkan arsitektur Transformer yang hanya memakai mekanisme atensi, tanpa lapisan rekuren atau konvolusi. Arsitektur ini lebih mudah diparalelkan dan lebih cepat dilatih, dan kemudian menjadi dasar sebagian besar model bahasa besar modern.
Tokoh dan lembaga: Ashish Vaswani
Future of Life Institute menerbitkan 23 prinsip AI yang dirumuskan pada konferensi Beneficial AI 2017 di Asilomar, dalam tiga kelompok: isu riset, etika dan nilai, serta isu jangka panjang. Kelompok terakhir menyinggung kehati-hatian terhadap batas kemampuan AI, risiko besar, dan pengembangan superintelligence demi kepentingan bersama.
Tokoh dan lembaga: Future of Life Institute
Jared Kaplan dkk. menemukan bahwa kinerja model bahasa, yang diukur lewat loss, membaik mengikuti hukum pangkat terhadap ukuran model, ukuran data, dan komputasi pelatihan pada rentang yang sangat lebar. Temuan ini sering dirujuk dalam strategi “memperbesar skala” dan dalam perdebatan apakah skala saja cukup untuk mencapai AGI.
Tokoh dan lembaga: Jared Kaplan, Sam McCandlish, Dario Amodei
Tom Brown dkk. (OpenAI) melaporkan GPT-3 dengan 175 miliar parameter yang dapat mengerjakan berbagai tugas hanya dari beberapa contoh di dalam prompt (few-shot), tanpa pelatihan ulang. Pada sejumlah tugas hasilnya mendekati metode fine-tuning terbaik saat itu.
Tokoh dan lembaga: Tom B. Brown, OpenAI
Long Ouyang dkk. (OpenAI) men-fine-tune GPT-3 dengan contoh perilaku dari pelabel, lalu dengan pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF). Model 1,3 miliar parameter hasilnya lebih disukai penilai manusia daripada GPT-3 175 miliar, lebih jujur, dan lebih jarang toksik, meski masih membuat kesalahan sederhana.
Tokoh dan lembaga: Long Ouyang, OpenAI
OpenAI memperkenalkan ChatGPT sebagai pratinjau riset gratis pada 30 November 2022. Antarmuka percakapannya membuat model bahasa besar dapat dipakai langsung oleh publik luas, dan peluncuran ini sering dipandang sebagai titik awal ledakan perhatian publik pada AI generatif.
Tokoh dan lembaga: OpenAI
Yuntao Bai dkk. (Anthropic) mengusulkan pelatihan asisten yang tidak berbahaya tanpa label manusia atas keluaran berbahaya. Pengawasan manusia berupa daftar prinsip: model mengkritik dan merevisi jawabannya sendiri, lalu model lain menilai pasangan jawaban untuk melatih sinyal imbalan (RLAIF).
Tokoh dan lembaga: Yuntao Bai, Anthropic
Sam Altman menulis atas nama OpenAI bahwa misi perusahaan adalah memastikan kecerdasan buatan umum (AGI) bermanfaat bagi seluruh umat manusia. Tulisan ini membahas bagaimana dunia dapat bersiap menghadapi AGI dalam jangka pendek dan panjang, dan menyebut transisi ke dunia superintelligence mungkin proyek terpenting umat manusia dengan hasil yang jauh dari terjamin. Seorang kolumnis VentureBeat mengkritik tulisan ini karena tidak memuat definisi AGI, tolok ukur pencapaiannya, atau arti “bermanfaat bagi umat manusia”. Ini pernyataan sikap perusahaan, bukan temuan ilmiah.
Tokoh dan lembaga: Sam Altman, OpenAI
Laporan teknis OpenAI memperkenalkan GPT-4, model multimodal yang menerima teks dan gambar dan menghasilkan teks. Model ini kurang mampu dibanding manusia di banyak situasi nyata, tetapi setara manusia pada berbagai ujian profesional dan akademik, termasuk simulasi ujian pengacara dengan skor sekitar 10% teratas.
Tokoh dan lembaga: OpenAI
Future of Life Institute menerbitkan surat terbuka yang meminta semua laboratorium AI menghentikan, selama sedikitnya enam bulan, pelatihan sistem yang lebih kuat dari GPT-4, dan meminta pemerintah menerapkan moratorium bila jeda tidak dapat segera dijalankan. Halaman surat mencatat lebih dari 31 ribu tanda tangan; Elon Musk disebut sebagai salah satu penandatangannya.
Tokoh dan lembaga: Future of Life Institute, Elon Musk
Center for AI Safety merilis pernyataan satu kalimat: mitigasi risiko kepunahan akibat AI hendaknya menjadi prioritas global, setara dengan risiko skala masyarakat lain seperti pandemi dan perang nuklir. Penandatangan yang disebut di halamannya antara lain Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Demis Hassabis, Sam Altman, Dario Amodei, Ilya Sutskever, Stuart Russell, dan Bill Gates.
Tokoh dan lembaga: Center for AI Safety, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Demis Hassabis, Sam Altman, Dario Amodei, Stuart Russell
OpenAI mengumumkan upaya untuk menyelesaikan masalah teknis inti penyelarasan superintelligence dalam empat tahun, dipimpin bersama oleh Ilya Sutskever dan Jan Leike, dengan komitmen 20% dari komputasi yang telah diamankan perusahaan. Ini salah satu contoh laboratorium besar menamai penyelarasan sistem yang melampaui manusia sebagai agenda kerja tersendiri.
Tokoh dan lembaga: OpenAI, Ilya Sutskever, Jan Leike
Pada KTT Keselamatan AI di Inggris (1–2 November 2023), 28 negara dan Uni Eropa menandatangani deklarasi yang menyebut AI frontier membawa risiko khusus, termasuk penyalahgunaan dan masalah kendali, dan sepakat memperdalam pemahaman ilmiah serta mendorong transparansi dan pengujian keselamatan oleh pengembang.
Tokoh dan lembaga: Pemerintah Inggris, 28 negara, Uni Eropa
Meredith Ringel Morris, Shane Legg, Allan Dafoe, dan rekan (Google DeepMind) mengusulkan kerangka untuk mengklasifikasikan kemampuan sistem AGI beserta pendahulunya menurut tiga dimensi: kinerja (kedalaman kemampuan), generalitas (keluasan kemampuan), dan otonomi.
Tokoh dan lembaga: Meredith Ringel Morris, Shane Legg, Allan Dafoe, Google DeepMind
Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act) dipublikasikan di Official Journal pada 12 Juli 2024 dan berlaku sejak 1 Agustus 2024, dengan penerapan bertahap: larangan praktik tertentu mulai Februari 2025 dan aturan model AI tujuan umum mulai Agustus 2025. Jadwal untuk kewajiban sistem berisiko tinggi sedang menjadi pokok perubahan di tingkat Uni Eropa, jadi periksa teks resmi untuk tanggal terkini.
Tokoh dan lembaga: Uni Eropa
OpenAI merilis o1-preview, model yang dilatih dengan pembelajaran penguatan skala besar untuk bernalar lewat rantai pemikiran sebelum menjawab. OpenAI melaporkan kinerja meningkat dengan lebih banyak pelatihan dan lebih banyak waktu berpikir saat inferensi (test-time compute), dengan lonjakan pada soal matematika dan pemrograman kompetitif.
Tokoh dan lembaga: OpenAI
Hadiah Nobel Fisika 2024 diberikan kepada John Hopfield dan Geoffrey Hinton atas penemuan fundamental yang memungkinkan pembelajaran mesin dengan jaringan saraf tiruan. Sehari kemudian, Nobel Kimia diberikan kepada David Baker (desain protein komputasional) serta Demis Hassabis dan John Jumper (prediksi struktur protein lewat AlphaFold).
Tokoh dan lembaga: John Hopfield, Geoffrey Hinton, David Baker, Demis Hassabis, John Jumper, Royal Swedish Academy of Sciences
Laporan yang dipimpin Yoshua Bengio dan ditulis panel pakar independen internasional ini memberi gambaran ilmiah bersama tentang kemampuan dan risiko AI serbaguna agar pengambil kebijakan di pemerintahan dan pihak lain memiliki pemahaman yang sama. Ini edisi pertama dari laporan tersebut.
Tokoh dan lembaga: Yoshua Bengio
DeepSeek-AI melaporkan bahwa kemampuan bernalar model bahasa dapat didorong lewat pembelajaran penguatan tanpa contoh jalur penalaran berlabel manusia, memunculkan pola seperti refleksi diri dan verifikasi, terutama pada tugas yang hasilnya dapat diperiksa seperti matematika dan pemrograman. Pola penalaran model besar juga dapat disalurkan ke model yang lebih kecil.
Tokoh dan lembaga: DeepSeek-AI
Esai teknik Anthropic mendefinisikan context engineering sebagai strategi menyusun dan merawat himpunan token terbaik selama inferensi, dan menampilkannya sebagai kelanjutan wajar dari prompt engineering. Istilahnya sudah beredar sebelumnya, dipopulerkan antara lain lewat unggahan Tobi Lütke dan Andrej Karpathy pada Juni 2025; esai ini memberi definisi formal yang banyak dirujuk.
Tokoh dan lembaga: Anthropic, Tobi Lütke, Andrej Karpathy
Anthropic menyerahkan Model Context Protocol (MCP) ke Agentic AI Foundation, dana terarah di bawah Linux Foundation yang didirikan bersama Anthropic, Block, dan OpenAI, sehingga protokol penghubung agen AI dengan alat dan data itu menjadi netral vendor. Pengumuman yang sama menyebut dukungan dari Google, Microsoft, AWS, Cloudflare, dan Bloomberg.
Tokoh dan lembaga: Anthropic, Block, OpenAI, Linux Foundation
Edisi kedua laporan yang diketuai Yoshua Bengio terbit pada 3 Februari 2026, dengan dukungan lebih dari 30 negara dan organisasi internasional. Laporan ini memperbarui tinjauan ilmiah atas kemampuan dan risiko AI serbaguna, dan menjadi masukan bagi pembahasan di KTT Dampak AI di India.
Tokoh dan lembaga: Yoshua Bengio, UK AI Security Institute, Mila
Kerangka Levels of AGI
Kerangka ini mengukur dua hal sekaligus: kinerja (seberapa baik, dibandingkan orang dewasa yang terampil) dan generalitas (seberapa luas rentang tugasnya). Ini satu usulan dari para peneliti Google DeepMind, bukan kesepakatan baku; definisi AGI sendiri masih diperdebatkan (lihat sembilan pendekatan di bawah). Pilih sel untuk melihat contohnya.
| Tingkat kinerja | AI sempit (narrow) | AI umum (general) |
|---|---|---|
| Level 0 Tanpa AITidak melibatkan AI. | ||
| Level 1 EmergingSetara atau sedikit lebih baik daripada orang dewasa yang tidak terampil. | ||
| Level 2 CompetentSedikitnya persentil ke-50 orang dewasa yang terampil. | ||
| Level 3 ExpertSedikitnya persentil ke-90 orang dewasa yang terampil. | ||
| Level 4 ExceptionalSedikitnya persentil ke-99 orang dewasa yang terampil. | ||
| Level 5 SuperhumanMengungguli seluruh manusia (100%). |
Pilih sebuah sel pada matriks untuk melihat contoh sistemnya.
Penulis menilai model bahasa terdepan saat itu (ChatGPT, Bard, Llama 2) sebagai Emerging AGI: setara tingkat Competent pada sebagian tugas, tetapi masih Emerging pada banyak tugas lain seperti matematika dan faktualitas. Penilaian ini dibuat per September 2023 dan tidak otomatis berlaku untuk sistem terbaru. Sumber: Morris dkk., “Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI”, arXiv:2311.02462 (versi pertama 4 November 2023; tabel di bawah mengikuti versi 5).
Dimensi terpisah dari kerangka yang sama: seberapa besar kendali diserahkan kepada AI dalam interaksi dengan manusia.
Pilih sebuah tingkat otonomi untuk melihat deskripsi dan contohnya.
Para penulis kerangka ini meninjau sembilan definisi atau pendekatan yang pernah diajukan. Uraian di bawah merangkum tinjauan mereka, termasuk kritik mereka sendiri, bukan penilaian situs ini. Buka tiap kartu untuk membacanya.
Gagasan: Mesin dianggap cerdas bila penanya manusia tidak dapat membedakan teksnya dari teks manusia (imitation game).
Kritik penulis kerangka: Menurut penulis, uji ini sering hanya menunjukkan betapa mudahnya orang dikelabui, dan model bahasa modern sudah lulus versi tertentu, sehingga tidak memadai.
Gagasan: Komputer yang diprogram dengan tepat benar-benar merupakan sebuah pikiran, dengan pemahaman dan keadaan kognitif.
Kritik penulis kerangka: Tidak ada kesepakatan ilmiah tentang cara menentukan atribut seperti kesadaran, sehingga pendekatan berbasis proses ini dinilai tidak praktis.
Gagasan: AGI adalah sistem AI yang menyaingi otak manusia dalam kompleksitas dan kecepatan.
Kritik penulis kerangka: Definisi ini menekankan proses. Transformer berhasil tanpa meniru cara belajar manusia, jadi proses berbasis otak tidak mutlak diperlukan.
Gagasan: Mesin mampu mengerjakan tugas kognitif yang biasanya dapat dikerjakan manusia.
Kritik penulis kerangka: Ambigu: tugas yang mana, dan manusia yang mana?
Gagasan: AI tidak terspesialisasi pada satu tugas, melainkan dapat belajar mengerjakan beragam tugas seperti manusia.
Kritik penulis kerangka: Penulis tidak mengajukan kritik eksplisit; justru menilai nilai lebihnya adalah mencantumkan pembelajaran (metakognisi) sebagai syarat.
Gagasan: AGI adalah sistem yang sangat otonom dan mengungguli manusia pada sebagian besar pekerjaan bernilai ekonomi.
Kritik penulis kerangka: Berfokus pada kemampuan dan punya ukuran jelas, tetapi tidak menangkap kreativitas artistik atau kecerdasan emosional, dan nilai ekonomi baru terwujud bila sistem diterapkan, yang bisa terhambat faktor hukum, etika, atau sosial.
Gagasan: AGI adalah kecerdasan yang fleksibel dan umum, dengan kecakapan dan keandalan setara atau melebihi manusia, diuji lewat lima tugas.
Kritik penulis kerangka: Mencakup generalitas dan kinerja, tetapi tugas seperti memasak di dapur asing menuntut tubuh robotik, berbeda dari definisi lain yang berfokus pada tugas nonfisik.
Gagasan: AI yang mampu menuntaskan tugas kompleks bertahap di dunia terbuka; ujinya, “Modern Turing Test”, adalah mengubah modal 100.000 dolar menjadi 1 juta dolar.
Kritik penulis kerangka: Terlalu sempit karena hanya menargetkan keuntungan finansial dan berpotensi menimbulkan risiko penyelarasan; kekuatannya, tugas dunia nyata yang kompleks punya validitas ekologis tinggi.
Gagasan: Model bahasa tercanggih pada pertengahan 2023 sudah merupakan AGI karena dapat membahas banyak topik, mengerjakan banyak tugas, dan belajar dari sedikit contoh atau tanpa contoh.
Kritik penulis kerangka: Penulis sepakat bahwa generalitas krusial, tetapi harus dipadukan dengan ukuran kinerja: sistem yang bisa menulis kode atau matematika namun tidak andal belum cukup berkinerja.
Jaringan istilah
Setiap titik adalah satu entri ensiklopedia; setiap garis adalah hubungan “istilah terkait”. Pilih titik atau cari istilah untuk menyorot tetangganya. Saat ini 96 dari 292 entri sudah terhubung; 196 lainnya belum punya hubungan dan akan muncul seiring entri ditinjau.
Pilih sebuah titik atau cari istilah untuk melihat ringkasannya dan istilah yang terhubung.
Transparansi
Seberapa matang isi ensiklopedia ini? Semua entri hasil migrasi awal masih berstatus catatan awal; status naik hanya setelah ditinjau dan diberi sumber.
| Kelompok | Sebaran status | Catatan awal | Telah ditinjau | Terverifikasi | Total |
|---|---|---|---|---|---|
| Dasar-dasar AI | 13 | 0 | 0 | 13 | |
| AI agentik | 10 | 0 | 0 | 10 | |
| Menuju superintelligence (SI) | 0 | 0 | 0 | — | |
| Keselamatan, etika, dan tata kelola | 1 | 0 | 0 | 1 | |
| Alat dan platform AI | 16 | 0 | 0 | 16 | |
| Pengembangan perangkat lunak | 252 | 0 | 0 | 252 |
Kelompok yang berisi 0 entri, seperti “Menuju superintelligence”, sedang disusun.